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      人臉識別智能鎖運用到人臉識別技術的原理有哪些?

      文章來源:首頁 人氣:1524 發表時間:2018-07-17 14:20:51

        達文西人臉識別智能鎖的人臉識別技術原理分析,如今,人臉識別智能鎖也慢慢進入大眾的視野中,在智能門鎖、公安、海關、商場等領域得到普遍使用,為我們的生活提供各種便利。人臉識別智能鎖作為家庭防范的第一道防護,其作用是不可估量的,那么,人臉識別智能鎖運用到的人臉識別技術原理有哪些呢?我們跟隨達文西指紋鎖技術人員一起來看看!


      人臉識別智能鎖


        人臉識別主要分為人臉檢測(facedetection)、特征提取(featureextraction)和人臉識別(facerecognition)三個過程。


        1、人臉檢測:人臉檢測是指從輸入圖像中檢測并提取人臉圖像,通常采用haar特征和Adaboost算法訓練級聯分類器對圖像中的每一塊進行分類。如果某一矩形區域通過了級聯分類器,則被判別為人臉圖像。


        2、特征提?。?/strong>特征提取是指通過一些數字來表征人臉信息,這些數字就是我們要提取的特征。常見的人臉特征分為兩類,一類是幾何特征,另一類是表征特征。幾何特征是指眼睛、鼻子和嘴等面部特征之間的幾何關系,如距離、面積和角度等。由于算法利用了一些直觀的特征,計算量小。不過,由于其所需的特征點不能精確選擇,限制了它的應用范圍。另外,當光照變化、人臉有外物遮擋、面部表情變化時,特征變化較大。所以說,這類算法只適合于人臉圖像的粗略識別,無法在實際中應用。


        表征特征利用人臉圖像的灰度信息,通過一些算法提取全局或局部特征。其中比較常用的特征提取算法是LBP算法。LBP方法首先將圖像分成若干區域,在每個區域的像素640x960鄰域中用中心值作閾值化,將結果看成是二進制數。圖3顯示了一個LBP算子。LBP算子的特點是對單調灰度變化保持不變。每個區域通過這樣的運算得到一組直方圖,然后將所有的直方圖連起來組成一個大的直方圖并進行直方圖匹配計算進行分類。


        3、人臉識別:這里提到的人臉識別是狹義的人臉識別,即將待識別人臉所提取的特征與數據庫中人臉的特征進行對比,根據相似度判別分類。而人臉識別又可以分為兩個大類:一類是確認,這是人臉圖像與數據庫中已存的該人圖像比對的過程,回答你是不是你的問題;另一類是辨認,這是人臉圖像與數據庫中已存的所有圖像匹配的過程,回答你是誰的問題。顯然,人臉辨認要比人臉確認困難,因為辨認需要進行海量數據的匹配。常用的分類器有最近鄰分類器、支持向量機等。


        以上就是達文西指紋鎖小編為大家普及的人臉識別智能鎖的人臉識別技術原理分析。人臉識別智能鎖與指紋應用方式類似,人臉識別技術目前比較成熟的也是智能門鎖。因為在人臉識別智能門鎖系統中,用戶是主動配合的,可以在特定的環境下獲取符合要求的人臉。這就為人臉識別提供了良好的輸入源,往往可以得到滿意的結果。

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